A mixture model combining logistic regression with proportional hazards regression
结合逻辑回归与比例风险回归的混合模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要将逻辑回归用于删失生存混合模型的事件概率，未研究经济离散选择或所列其他专门方向。
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结合逻辑回归与比例风险回归的混合模型
- 研究问题
- 对于删失事件时间数据，如何同时刻画事件是否发生的概率和事件发生时间，并减少对完全参数化模型的依赖？
- 方法与思路
- 作者结合事件发生概率的逻辑回归与发生时间的比例风险模型，以蒙特卡洛近似边际似然估计参数，并用 EM 估计基准生存函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出已有参数模型的半参数推广；模拟中半参数估计显示合理效率和可接受偏差，而参数估计可能高度依赖参数假设。
- 阅读关注点
- 核对发生概率与事件时间两部分的连接、删失及模型条件，以及蒙特卡洛近似、EM 更新和模拟比较的具体实现。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明可识别性条件、计算收敛或模拟数值，不能据此认定半参数方法普遍更好。
原文摘要
A model is proposed for the analysis of censored data which combines a logistic formulation for the probability of occurrence of an event with a proportional hazards specification for the time of occurrence of the event. The proposed model is a semiparametric generalization of a parametric model due to Farewell (1982). Estimates of the regression parameters are obtained by maximizing a Monte Carlo approximation of a marginal likelihood and the EM algorithm is used to estimate the baseline survivor function. We present some simulation results to verify the validity of the suggested estimation procedure. It appears that the semiparametric estimates are reasonably efficient with acceptable bias whereas the parametric estimates can be highly dependent on the parametric assumptions.